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Python-机器学习（一）-线性回归

线性回归模型属于经典的统计学模型，该模型的应用场景是根据已知的变量（自变量）来预测某个连续的数值变量（因变量），线性回归通常可以应用在股价预测、营收预测、广告效果预测、销售业绩预测当中。 一元线性回归： 基本概念： 一元线性回归是分析只有一个自变量（自变量x和因变量y）线性相关关

随机森林简单回归预测

随机森林（RandomForest）简单回归预测 随机森林是bagging方法的一种具体实现。它会训练多棵决策树，然后将这些结果融合在一起就是最终的结果。随机森林可以用于分裂，也可以用于回归。主要在于决策树类型的选取，根据具体的任务选择具体类别的决策树。 对于分类问题，一个测试样本会送到

机器学习算法（一元线性回归）

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from sklearn import datasets, linear_model # 读取所需数据 def get_data(file_name): data = pd.read_csv(file_name) # 获取Dataframe对象 X_parameter = [] Y_parameter = []

机器学习 - 多元回归

多元回归（Multiple Regression） 多元回归就像线性回归一样，但是具有多个独立值，这意味着我们试图基于两个或多个变量来预测一个值。 请看下面的数据集，其中包含了一些有关汽车的信息。 CarModelVolumeWeightCO2 Toyota Aygo 1000 790 99 Mitsubishi Space Star 1200 1160 95 Sko

最不靠谱的 Python 预测：今年双十一的销量是 6213 亿元

不知不觉，双十一到今年已经是13个年头，每年大家都在满心期待看着屏幕上的数字跳动，年年打破记录。而 2019 年的天猫双11的销售额却被一位微博网友提前7个月用数据拟合的方法预测出来了。他的预测值是2675.37或者2689.00亿元，而实际成交额是2684亿元。只差了5亿元，误差率只有千分之

回归树案例（一维回归的图像案例）

文章目录 前言步骤1. 导入需要的库2. 创建含有噪声的正弦曲线3. 对模型的实例化以及训练模型4. 将测试集导入，进行预测5. 对结果进行绘制图像 总结 前言 观察决策树是怎样拟合一条曲线的。我们用回归树来拟合正弦曲线，并添加一些噪声来观察回归树的表现 步骤 1. 导入需要

python 回归分析

一、线性回归 1 绘制散点图 import matplotlib.pyplot as plt x = [5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6] y = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86] plt.scatter(x, y) plt.show() 结果：    2 导入 scipy 并绘制线性回归线： import matplotlib.pyplot as plt from scipy

决策树简单实现

一、分类 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import tree iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf = clf.fit(X, y) plt.figure(figsize=(16,12)) tree.plot_tree(clf,filled=True) 二、回归 pri

博雅数据机器学习04

博雅数据机器学习04 线性回归 一元线性回归 import pandas as pd from sklearn import linear_model insurance = pd.read_csv('insurance.csv') age = insurance['age'].values charges = insurance['charges'].values   # 请在下方作答 # 定义一元线性回归函数 def linearRegre

线性回归算法 - python实现

本文用python实现线性回归算法 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Oct 11 19:25:11 2019 """ from sklearn import datasets, linear_model # 引用 sklearn库，主要为了使用其中的线性回归模块 # 创建数据集，把数据写入到numpy数组 import numpy as np # 引用numpy

adaboost.py

# importing necessary libraries import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor # Create the dataset rng=np.random.RandomState(1) #此命令将会产生一个随机状

任务一

  第一次和机器学习打照面，还没学过python呢。除了领略到了机器学习的神奇之处，也在这个门槛上跌跌撞撞，结结实实地摔了跤吃了苦。往事开头难。 首先是安装，花了大半天，总是报错，哼，我已经截图保存制服它的证据了             初步了解了何为特征、标签、样本、模型、回归与分类（

吴裕雄--天生自然 人工智能机器学习实战代码：线性回归模型

import numpy as npfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.model_selection import train_test_splitdef load_data(): diabetes = datasets.load_diabetes() return train_test_split(diabetes.data,diabetes.target,test_size=0.25,random_state=0)#

吴裕雄--天生自然 人工智能机器学习实战代码：岭回归

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasets, linear_modelfrom sklearn.model_selection import train_test_splitdef load_data(): diabetes = datasets.load_diabetes() return train_test_split(diabetes.data,diabetes.target

吴裕雄--天生自然 人工智能机器学习实战代码：LASSO回归

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasets, linear_modelfrom sklearn.model_selection import train_test_splitdef load_data(): diabetes = datasets.load_diabetes() return train_test_split(diabetes.data,diabetes.target

Faster RCNN 推理 从头写 java (五) Classifier网络输出对 ROIs过滤与修正

一: 输入输出 输入: ROIs: RPN to ROI 流程的输出, shape 为 [300, 4] P_cls: Classifier网络的输出, shape为 [1, 32, 2] P_regr: Classifier网络的输出, shape为 [1, 32, 4] 输出: candidate_bboxes: 备选的boxes, shape为 [N, 4] N 表示未知 candidate_probs: 备选的b

多元线性回归

当变量中有分类型的变量的时候，需要将分类型的变量转换成数值型的变量。例如：比如某衣服有一个颜色特征，特征值为红、绿、蓝三种颜色，该特征为分类型特征，需要把它转化成数值型特征，则把这个衣服颜色需要分为三个特征，分别是红色、绿色、蓝色，则红色衣服对应的特征值为1，0，0；绿色衣服对应的特

吴裕雄 python 机器学习——集成学习梯度提升决策树GradientBoostingRegressor回归模型

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasets,ensemblefrom sklearn.model_selection import train_test_splitdef load_data_regression(): ''' 加载用于回归问题的数据集 ''' #使用 scikit-learn 自带的一个糖尿病病

吴裕雄 python 机器学习——岭回归

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasets, linear_modelfrom sklearn.model_selection import train_test_splitdef load_data(): diabetes = datasets.load_diabetes() return train_test_split(diabetes.data,diabetes.target

吴裕雄 python 机器学习——Lasso回归

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasets, linear_modelfrom sklearn.model_selection import train_test_splitdef load_data(): diabetes = datasets.load_diabetes() return train_test_split(diabetes.data,diabetes.target